FinBERT 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

FinBERT 项目的目录结构如下：

FinBERT/
├── notebooks/
├── scripts/
├── .dockerignore
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── config.json
├── environment.yml
├── examples.csv
├── main.py
├── test.txt

目录介绍

• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和模型测试。
• scripts/: 包含项目使用的脚本文件。
• .dockerignore: 用于 Docker 构建时忽略某些文件。
• .gitattributes: 设置 Git 属性。
• .gitignore: 设置 Git 忽略的文件和目录。
• CONTRIBUTING: 贡献指南。
• Dockerfile: Docker 镜像构建文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• config.json: 项目配置文件。
• environment.yml: Conda 环境配置文件。
• examples.csv: 示例数据文件。
• main.py: 项目启动文件。
• test.txt: 测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件包含了项目的主要逻辑和功能。以下是 main.py 的简要介绍：

# main.py

import os
import json
from finbert import FinBERT

def main():
    # 加载配置文件
    with open('config.json', 'r') as f:
        config = json.load(f)
    
    # 初始化 FinBERT 模型
    model = FinBERT(config)
    
    # 运行模型
    model.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

• 加载配置文件 config.json。
• 初始化 FinBERT 模型。
• 运行模型进行金融文本的情感分析。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.json。该文件包含了模型的各种配置参数。以下是 config.json 的示例内容：

{
    "model_path": "models/classifier_model/finbert-sentiment",
    "output_dir": "output/",
    "data_path": "examples.csv",
    "batch_size": 32,
    "num_epochs": 5
}

配置参数介绍

• model_path: 预训练模型的路径。
• output_dir: 输出结果的目录。
• data_path: 输入数据的文件路径。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练轮数。

以上是 FinBERT 项目的使用教程，包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。